红外与可见光图像融合技术的未来研究方向

"这篇文档是电子科技大学的一篇硕士学位论文，主要研究了红外与可见光图像融合技术。作者戴向东在导师傅志中副教授的指导下，探讨了图像融合领域的未来研究方向，包括图像配准、多尺度分析工具的应用、图像显著性检测以及彩色图像融合等关键问题。" 该文首先提出了图像配准在图像融合中的重要性，特别是针对红外与可见光图像这种由于成像特性差异导致的自动配准难题。现有技术大多侧重于同源传感器图像的配准，而红外与可见光图像的配准算法仍有待深入研究。 其次，文章提到了近年来新出现的多尺度分析工具，如UDCT变换、Bandelet变换和Shearlet变换在图像融合领域的潜力。这些工具能提供更有效的图像分析，可能改善红外与可见光图像融合的效果。 第三，论文指出图像显著性作为图像处理的热点领域，尤其是在红外图像显著性目标检测方面还有待开发。由于当前的显著性检测算法主要针对可见光图像，因此研究适用于红外图像的显著性算法将是一个有前景的方向。 最后，作者关注了基于彩色空间的图像融合，因为彩色图像更符合人类视觉感知，因此在商业应用中受到广泛关注。许多学者和公司已研发出彩色图像融合算法，未来这一领域的研究将继续深化。 这篇论文为红外与可见光图像融合技术的未来发展指明了四个主要的研究方向：改进图像配准算法、探索新型多尺度分析工具、发展红外图像显著性检测方法以及优化彩色图像融合技术。这些方向对于提升图像处理的准确性和实用性具有重要意义。